Formation Spring IA : les principes de conception de l'écosystème Spring appliqués au domaine de l'IA
Public admis
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- Demandeur d'emploi
- Entreprise
- Etudiant
Financements
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Objectifs de la formation
À l'issue de cette formation Spring IA, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Comprendre les interactions entre le framework Spring et l'intelligence artificielle d'OpenAI
- Être capable de rédiger des prompts qualifiés et structurés
- Savoir générer des images avec Spring IA et OpenAI
- Savoir générer de l'audio à partir d'un texte
| Tarif |
A partir de 1 480,00 € |
| Durée | 2 jours (14h) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 1 480,00 € |
| Durée | 2 jours (14h) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
Combinant la puissance du célèbre framework Spring avec les capacités révolutionnaires de l'intelligence artificielle, l'initiative Spring IA revendique sa place dans les projets d'IA générative au même titre que Python. Conçue pour répondre aux défis complexes et dynamiques des entreprises modernes, Spring AI offre une plateforme complète pour la création d'applications intelligentes, autonomes et adaptatives.
Dans cette formation Spring IA nous vous présentons les concepts de base de Spring IA ainsi que son API compatible avec différents modèles d’IA. Chaque concept est illustré par des ateliers pédagogiques qui ne pourront que vous étonner. L’API d’OpenAI sera plus précisément utilisée dans les ateliers.
Programme
Introduction à Spring IA
Les différents types d’intelligence artificielleIntroduction aux grands modèles de langages (LLM)
Présentation d’OpenAI
L’offre de Spring AI, les modèles supportés
Spring IA et OpenAI
Configuration des clés d’APIImplémentation d’un service et exploration des capacités des LLM
Gabarits de prompt
Contrôler le format des réponses d’OpenAI
Méta-données d’OpenAITravaux pratiquesAPI Spring IA pour utiliser un prompt
Ingénierie de prompt
Introduction au prompt engineeringL'importance de la précision et de la clarté
Donner du temps pour le raisonnement
Inférence
Zero-shot vs Few-shots prompt
Chaîne de raisonnement
Messages systèmesTravaux pratiquesExemples illustrant les concepts présentés
RAG : Améliorer la génération avec des Vector Store
Principes du RAGConfiguration et chargement d’une base de document vectorielle, l’exemple de Milvus
Recherche de documents dans la base
Optimisation du prompt
Tuning de la base de documents et ajout de méta-donnéesTravaux pratiquesUtilisation d’une base CSV comme Vector Store, amélioration du prompt
Fonctions OpenAI
Intérêts et usages des fonctionsInvocation des fonctions avec OpenAI
Implémentation d’une fonction et configuration du callback
Transformer les réponses pour améliorer les données fournies au modèle
Utilisation des messages systèmesTravaux pratiquesAppel d’un service Rest pour alimenter le modèle avec des données temps-réel
Génération d’images avec Spring AI et OpenAI
Capacités de génération d’image avec OpenAIAPI de générations et les différents modèles, le modèle DALL-E 3
Options d’image supportéesTravaux pratiquesImplémentation d’un service Spring, comparaison des modèles
Génération d’audio à partir de texte
Modèles disponibles et fonctionnalitésOpenAI Speech ClientTravaux pratiquesImplémentation et utilisation du client
Prérequis
Public
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- Dimensionner un réseau
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
2j / 14h |
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- Planifier et gérer la transformation digitale avec l'IA.
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